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文本分类重大创新：持续学习新增类别，不会灾难遗忘
在生成环境中，传统文本分类方法新增业务标签需从头训练，易致知识灾难性遗忘。今天介绍的自适应分类器，通过四项创新，可实现动态类添加和持续学习，而不会发生灾难性遗忘。
1万4颗星！机械臂可以接大模型了！面向真实世界机器人的尖端人工智能LeRobot
LeRobot 为 PyTorch 中真实世界机器人提供模型、数据集和工具，降低入门门槛。包含尖端方法，已提供预训练模型等，未来将增加真实机器人支持，文中还介绍其安装、使用等内容。
专访微软CTO：微软大力发展Agent，智能体将无处不在
微软CTO Kevin Scott在“Build2025”大会期间接受专访，解读微软推动智能体生态发展。微软重视智能体应用，众多组织用其平台开发。他还探讨编程看法、行业变化、安全模型、市场模式等问题。
博士宿舍激情脑暴，革新了Scaling Law？Qwen和浙大联手推出新定律，直接干掉95.5%推理内存！
近日，阿里与浙大合作提出并行计算缩放定律 ParScale，可在不增参数下提升大模型能力，推理效率更高。它通过引入并行流实现，在数学、编程等任务表现佳，适合边缘设备，代码已开源。
AI大佬教你如何中顶会：写论文也要关注「叙事」
NeurIPS投稿截止不到一月，Google DeepMind的Neel Nanda发布机器学习论文撰写指南，旨在解决论文表达晦涩问题。指南涵盖理想论文精髓、写作关键要素、结构解析、流程建议及常见问题应对策略。
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
我是如何破解 NotebookLM 系统提示词的？
作者分享通过“逆向推理”破解NotebookLM系统提示词的故事，介绍系统提示词概念、破解原因、策略及从播客音频逆推提示词的方法，还提到该方法的效果及局限性 。
Agent 下半场：真正能自进化的 Agent 应该是什么样的？
当下 Work Agent 难以稳定完成复杂长程任务，且经验无法沉淀。EvoMap 提出自组织蜂群架构，通过 AutoResearch 落地验证，探索 AI4AI 方向，构建记忆和连接的三层产品结构，推动 Agent 网络自进化。
99分=0分！用《孙子兵法》《隆中对》做物理 AI，吴甘沙十年拿下全球机场 91% 份额
吴甘沙在演讲中分享驭势科技创业十年心得，用《孙子兵法》《隆中对》构建竞争策略，指出自动驾驶达99分易，最后1%难，是创业公司护城河。还介绍了市场选择、技术路线、商业模式等内容。
Claude还是最强，但Anthropic这周好像疯了
Anthropic状告阿里蒸馏模型致其股价创新低。一位87年创业者用AI搭工作流，起初用DeepSeek和Qwen问题多，换Claude后流程顺畅。MRCR v2测试显示国产模型与Claude有差距，便宜与省心模型该怎么选成问题。